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研究图像区域目标准确分割问题,由于海量图像的特征复杂,传统目标分割算法无法准确提取物体图像的兴趣区域,造成目标的分割准确度较差。为了提高分割精度,提出了一种结合兴趣区域与机器学习SVM的目标自动提取算法,将目标提取作为分类问题,在像素精度范围内对图像进行分割。兴趣区域的提取基于关注窗口思想,首先对图像分层滤波,利用改进的Sojka算法提取目标角点,根据角点位置确定兴趣区域。然后在兴趣区域与背景区域随机提取样本点,根据样本相似性选择用于SVM的训练样本。实验结果表明,基于像素精度的分类方法提高了目标的